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我们成功改造了 TCR，使其具有更好的抗原识别能力。增强的 TCR 值得进一步表征，以评估其治疗潜力。这种 AI 模型可能有助于提高未来 TCR-T 疗法的疗效。除此之外，我们的方法构成了一个管道，可能应用于需要替代 TCR 的其他目标。为了构建更有效、更强大的 TCR 工程 AI 模型，我们正在积极寻求更准确、更通用的相互作用分类器，以实现对稀有和新型抗原的优化，并寻求合作以在相关模型中验证工程 TCR。欲了解更多信息，请联系 Martin，邮箱地址为 renqiang@nec-labs.com
使用 AI 系统设计针对癌症抗原的增强型 TCR
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